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                    [0] => Objective: To identify and analyze the organization and information architecture in Large Language Models (LLMs), relating them to Artificial Intelligence (AI) techniques and discussing these findings within the context of Information Science (IS).Methodology: this bibliographic research consists of a literature review adopting a mixed-methods approach. A rigorous protocol was applied to investigate the topic in the ACM Digital Library, ScienceDirect, Scopus and Web of Science databases between June and August 2025. Data were analyzed both quantitatively and qualitatively through content analysis, following Bardin’s framework, particularly through categorical analysis. Results: a total of 53 studies published between 2022 and 2025, from 26 countries, were examined, leading to the identification of 16 categories of AI techniques applied to LLMs. These techniques were related to the four Information Architecture systems proposed by Rosenfeld, Morville, and Arango: organization, labeling, navigation, and search, demonstrating contributions to the development and application of LLMs across different domains. Conclusions: this research contributes by highlighting how information organization and architecture interact with artificial intelligence and traditional tools in the field, such as metadata, thesauri, and taxonomies, which can be applied to understand how LLMs organize, represent, and make data available. Furthermore, it provides an important conceptual foundation, supporting new studies and solutions involving data curation and the training of these systems. The study also reinforces the relevance of information science fundamentals in the analysis of emerging technologies.@en
                    [1] => Objetivo: Identificar y analizar la organización y la arquitectura de la información en los Large Language Models (LLMs), relacionándolas con técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y discutiendo estos resultados en el contexto de la Ciencia de la Información (CI). Metodología: La investigación, de carácter bibliográfico, corresponde a una revisión de literatura con enfoque mixto. Se aplicó un protocolo riguroso para investigar la temática en las bases ACM Digital Library, ScienceDirect, Scopus y Web of Science, entre junio y agosto de 2025. Los datos fueron analizados cuantitativa y cualitativamente mediante el Análisis de Contenido, en la perspectiva de Bardin, especialmente a través del análisis categorial.Resultados: Se examinaron 53 estudios publicados entre 2022 y 2025, provenientes de 26 países, identificándose 16 categorías de técnicas de IA aplicadas a los LLMs. Estas técnicas fueron relacionadas con los cuatro sistemas de la Arquitectura de la Información propuestos por Rosenfeld, Morville y Arango: organización, rotulación, navegación y búsqueda, evidenciando contribuciones para el desarrollo y la aplicación de los LLMs en diferentes dominios.Conclusiones:  La investigación contribuye a poner de manifiesto cómo la organización y la arquitectura de la información interactúan con la inteligencia artificial y con los instrumentos tradicionales del ámbito, como los metadatos, los tesauros y las taxonomías, y puede aplicarse para comprender de qué manera los LLM organizan, representan y ponen a disposición los datos. Además, ofrece una base conceptual importante, que sirve de apoyo a nuevos estudios y soluciones relacionados con la curación de datos y el entrenamiento de estos sistemas. El estudio también refuerza la relevancia de los fundamentos de la CI en el análisis de tecnologías emergentes.@es
                    [2] => Objetivo: identificar e analisar a organização e a arquitetura da informação em Large Language Models (LLMs), relacionando-as às técnicas de Inteligência Artificial (IA) e discutindo esses resultados no contexto da Ciência da Informação (CI). Metodologia: a pesquisa, de natureza bibliográfica, é uma revisão de literatura, com abordagem mista, que contou com um protocolo criterioso para investigar a temática nas bases ACM Digital Library, ScienceDirect, Scopus e Web of Science, realizada entre junho e agosto de 2025. Os dados foram analisados quantitativamente e qualitativamente, com aplicação da análise de conteúdo, na perspectiva de Bardin, por meio da análise categorial. Resultados: foram examinados 53 estudos publicados entre 2022 e 2025, oriundos de 26 países, identificando-se 16 categorias de técnicas de IA aplicadas em LLMs. Essas técnicas foram relacionadas aos quatro sistemas da Arquitetura da Informação propostos por Rosenfeld, Morville e Arango: organização, rotulagem, navegação e busca, demonstrando contribuições para o desenvolvimento e a aplicação de LLMs em diferentes domínios. Conclusões: a pesquisa contribui ao evidenciar como a organização e a arquitetura da informação dialogam com a inteligência artificial e com instrumentos tradicionais da área, como metadados, tesauros e taxonomias, podendo ser aplicadas para compreender de que maneira os LLMs organizam, representam e disponibilizam dados. Além disso, oferece uma base conceitual importante, subsidiando novos estudos e soluções que envolvem a curadoria de dados e o treinamento desses sistemas. O estudo também reforça a pertinência dos fundamentos da CI na análise de tecnologias emergentes.@pt
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